B2C Data

随着技术进步、尖端技术带来的颠覆以及不断变化的消费者需求，数字客户对当代银行服务的期望发生了巨大变化。消费者希望在他们喜欢的时间、地点和情况下得到咨询和互动。因此，银行需要拥抱数字化转型，通过在银行表单中实施智能文档处理（IDP）来获得数字时代的竞争优势。

IDP 通过转换半结构化和非结构化格式（例如电子邮件、PDF 和图像）来创建可用数据。我们谈论的是自动化的未来，能够使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 捕获、提取和处理各种格式的数据。此外，文档和表单提取可以集成到现有的数据管理系统中。银行流程和 流程。

数据始终是银行业的命脉，对于日常工作流程至关重要。最大的挑战之一是如何改造大数据，使其达到其预期目的。毫无疑问，人类劳动力将难以管理大量数据。

另一方面，PDI 可以扫描、阅读和理解数字和 喀麦隆电报负责人 物理文档，以便员工能够专注于更具战略性的任务并更快地响应客户请求。

什么是 PDI？
银行数据正在飙升。据IDC 称，到 2025 年，全球数据预计将超过 175 ZB。其中大部分数据存在于文本、PDF、扫描文件和电子邮件中。如果没有 IDP，工作人员将不得不手动读取、审查并从这些大量文件中提取有用的数据。相比之下，IDP 可以智能地捕获特定数据点，以简化银行表单的文档处理。

毫无疑问，信息是银行组织工作流程的核心。银行从多种设备接收多种格式的数据，从电子邮件和附件到电子表格和纸质文档。没有足够的员工或一天中的时间来提取所有相关数据。但是，您可以使用 PDI 来识别、分类和提取数据，然后将信息传送到指定的文档处理工作流程以供审阅。 PDI 可以取代手动数据输入、提取和传输，从成本角度来看，手动数据输入、提取和传输既耗时又昂贵。

使用人工智能的智能文档处理
半结构化和非结构化文档对银行来说是最有问题的，因为很难快速准确地处理这些记录。与传统的OCR解决方案相比，IDP由人工智能“大脑”驱动，同时集成了机器人流程自动化（RPA）和OCR“眼睛”。当系统接触到大量数据时，它会学习和改进，从而为人类团队腾出时间来处理更复杂的流程。